33、音频情感语音转换与深度伪造检测技术解析

音频情感语音转换与深度伪造检测技术解析

1. 情感语音转换中普通话与英语的分析

在情感语音转换（EVC）的研究里，对声调语言（如普通话）和重音计时语言（如英语）的韵律特征分析是很重要的。研究发现，普通话由于音高变化，具有更高的基频（F0）波动，声音更大，能量分布也更高。

在EVC中，均方根（RMS）和过零率（ZCR）特征可用于保持说话者的身份。我们可以推测，如果在基线论文中用F0替换RMS和ZCR特征，可能会产生不同的效果，值得进一步研究。

以下是普通话和英语在不同情感下F0轮廓的箱线图示意（此处虽未给出图，但可想象其展示了不同情感状态下的F0特征差异）：
| 情感 | 普通话F0特征 | 英语F0特征 |
| ---- | ---- | ---- |
| 愤怒 | 高F0波动，能量高 | F0波动相对小，能量较低 |
| 高兴 | 类似愤怒的高F0波动 | 波动较平缓 |
| 中性 | 相对稳定F0 | 稳定但低于普通话 |
| 悲伤 | F0下降且波动小 | 下降幅度和波动都小 |
| 惊讶 | 高F0尖峰 | 尖峰不明显 |

2. 音频深度伪造检测系统概述

随着智能设备的广泛应用，自动说话人验证（ASV）成为用户身份验证的关键技术。但近年来，语音合成和语音转换技术的进步使得音频深度伪造成为一个潜在威胁，可能被用于传播虚假信息、制造伪证或欺骗ASV系统。

因此，可靠的音频深度伪造检测系统至关重要。其主要目标是找出输入语音中由语音合成或语音转换过程产生的伪迹。当前，深度学习架构在端到端的方式下被广泛应用于区分真实语音和伪造语音信号。